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針對當前網絡入侵檢測中的數據量較大、數據維度較高的特點，將飛蛾撲火優化（ MFO）算法應用于網絡入侵檢測的特征選擇中。鑒于MFO算法收斂過快、易陷入局部最優的問題，提出一種融合粒子群優化（ PSO）的二進制飛蛾撲火優化（ BPMFO）算法。該算法引入MFO螺旋飛行公式，具有較強的局部搜索能力;結合了粒子群優化（PSO）算法的速度更新方法，讓種群個體隨著全局最優解和歷史最優解的方向移動，增強算法的全局收斂性，從而避免易陷入局部最優。仿真實驗以KDD CUP 99數據集為實驗基礎，分別采用支持向量機（SVM）、K最近鄰（ KNN）算法和補素貝葉斯（NBC）3種分類器，與二進制飛蛾撲火優化（ BMFO）算法、二進制粒子群優化（ BPSO）算法、二進制遺傳算法（BCA）、二進制灰狼優化（ BGWO）算法和二進制布谷烏搜索（BCS）算法進行了實驗對比。實驗結果表明，BPMFO算法應用于網絡入侵檢測的特征選擇時，在算法精度、運行效率、穩定性、收斂速度以及跳出局部最優的綜合性能上具有明顯優勢。
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